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怎样用YOLO-darknet训练自己的数据

darknet中YOLO是20分类，所以你需要更改C代码，把分类改成你自己的。另外数据标记方式照darknet的方式标注。作者blog上有写如何把自己的数据集地址加到代码里面，make后就可以跑了。
■网友
yolov2 训练自己的数据集：
首先将自己的数据集转化为标准ｖｏｃ格式，然后运行ｖｏｃ＿ｌａｂｅｌ．ｐｙ文件，里面需要按照你的数据集名称修改几个参数。
【怎样用YOLO-darknet训练自己的数据】 运行完后利用ｃａｔ将ｔｒａｉｎ与ｖａｌｉｄ的ｔｘｔ文件合并成ｔｒａｉｎ．ｔｘｔ
修改ｙｏｌｏ．ｃｆｇ文件中ｃｌａｓｓｅｓ＝２和最后一个卷积层的ｆｉｌｔｅｒｓ＝３５（二分类）。
创建．ｄａｔａ文件，具体内容可参考ｖｏｃ．ｄａｔａ文件，将ｃｌａｓｓｅｓ＝２，下面的路径信息变为自己数据集的路径。
创建．ｎａｍｅｓ文件，内容为ｃａｒ，ｃａｔ，每个种类为一行，共两行。
重新ｍａｋｅ，运行训练命令就可以了。如果慢的话可以修改ｃｆｇ文件中的max_batches值

■网友
参考：YOLO用自己的数据集训练模型 - 小咸鱼_的博客 - 博客频道 - CSDN.NETYOLO:实时目标检测YOLO: Real-Time Object Detection数据准备好的情况下，主要是改两个文件：修改darknet\\src\\yolo.c修改darknet\\cfg\\yolov1\\tiny-yolo.cfg如果是使用的是extraction.conv.weights则修改cfg/yolov1/yolo.train.cfg区别：output= 539 // 该值为7*7*（2*5+类别数），yolo.train.cfg则是7*7*（3*5+类别数）我使用的extraction.conv.weights，训练自己的3类数据，一晚上跑了4000次，今天早上测了一下，准确率非常低。。。
■网友
改写了一个caffe版的yolo9000，有需要的童鞋可以参考^_^http://github.com/choasUp/caffe-yolo9000
■网友
大佬们。。。我就想问一下一般的电脑能通过tiny-yolo训练数据吗 是不是必须要用很高配置的电脑或者服务器啥的 用一般的笔记本会不会炸掉当机什么的。。。

■网友
http://lewisjin.coding.me ,here you can find something, if not try this, http://jinfagang.github.io


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